爬取网易云音乐评论并使用词云展示

Posted 2020-11-01 希希里之海

  最近听到一首很喜欢的歌，许薇的《我以为》，评论也很有趣，遂有想爬取该歌曲下的所有评论并用词云工具展示。

 

  我们使用chrome开发者工具，发现歌曲的评论都隐藏在以 R_SO_4 开头的 XHR 文件中

接下来思路就很明确，拿到该文件，解析该文件的 json 数据，拿到全部评论。

 

我们可以看到该文件有两个用JS加密的参数 params 和 encSecKey ，关于这两个加密参数，参考了知乎用户的解答：https://www.zhihu.com/question/36081767 。

 

 

步骤：

1.导入必要的模块：

from Crypto.Cipher import AES
from wordcloud import WordCloud
#需加入下面两句话，不然会报错：matplotlib: RuntimeError: Python is not installed as a framework
import matplotlib
matplotlib.use(\'TkAgg\')
import matplotlib.pyplot as plt
import base64
import requests
import json
import codecs
import time
import jieba

注：本人使用MacOS，在该环境下会报错，加入：

import matplotlib
matplotlib.use(\'TkAgg\')

 

2.写入请求头：

headers = {
    \'Host\':\'music.163.com\',
    \'Origin\':\'https://music.163.com\',
    \'Referer\':\'https://music.163.com/song?id=28793052\',
    \'User-Agent\':\'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_4) AppleWebKit/537.36 (Khtml, like Gecko) Chrome/65.0.3325.181 Safari/537.36\'
}

 

 

3.解析 params 和  encSecKey 这两个参数：

# 第一个参数
# first_param = \'{rid:"", offset:"0", total:"true", limit:"20", csrf_token:""}\'
# 第二个参数
second_param = "010001"
# 第三个参数
third_param = "00e0b509f6259df8642dbc35662901477df22677ec152b5ff68ace615bb7b725152b3ab17a876aea8a5aa76d2e417629ec4ee341f56135fccf695280104e0312ecbda92557c93870114af6c9d05c4f7f0c3685b7a46bee255932575cce10b424d813cfe4875d3e82047b97ddef52741d546b8e289dc6935b3ece0462db0a22b8e7"
# 第四个参数
forth_param = "0CoJUm6Qyw8W8jud"

# 获取参数
def get_params(page): # page为传入页数
    iv = "0102030405060708"
    first_key = forth_param
    second_key = 16 * \'F\'
    if(page == 1): # 如果为第一页
        first_param = \'{rid:"", offset:"0", total:"true", limit:"20", csrf_token:""}\'
        h_encText = AES_encrypt(first_param, first_key, iv)
    else:
        offset = str((page-1)*20)
        first_param = \'{rid:"", offset:"%s", total:"%s", limit:"20", csrf_token:""}\' %(offset,\'false\')
        h_encText = AES_encrypt(first_param, first_key, iv)
    h_encText = AES_encrypt(h_encText, second_key, iv)
    return h_encText

# 获取 encSecKey
def get_encSecKey():
    encSecKey = "257348aecb5e556c066de214e531faadd1c55d814f9be95fd06d6bff9f4c7a41f831f6394d5a3fd2e3881736d94a02ca919d952872e7d0a50ebfa1769a7a62d512f5f1ca21aec60bc3819a9c3ffca5eca9a0dba6d6f7249b06f5965ecfff3695b54e1c28f3f624750ed39e7de08fc8493242e26dbc4484a01c76f739e135637c"
    return encSecKey


# 解密过程
def AES_encrypt(text, key, iv):
    pad = 16 - len(text) % 16
    text = text + pad * chr(pad)
    encryptor = AES.new(key, AES.MODE_CBC, iv)
    encrypt_text = encryptor.encrypt(text)
    encrypt_text = base64.b64encode(encrypt_text)
    encrypt_text = str(encrypt_text, encoding="utf-8") #注意一定要加上这一句，没有这一句则出现错误
    return encrypt_text

 

4.获取 json 数据并抓取评论：

# 获得评论json数据
def get_json(url, params, encSecKey):
    data = {
         "params": params,
         "encSecKey": encSecKey
    }
    response = requests.post(url, headers=headers, data=data)
    return response.content

# 抓取某一首歌的评论
def get_all_comments(url,page):
    all_comments_list = [] # 存放所有评论
    for i in range(page):  # 逐页抓取
        params = get_params(i+1)
        encSecKey = get_encSecKey()
        json_text = get_json(url,params,encSecKey)
        json_dict = json.loads(json_text)
        for item in json_dict[\'comments\']:
            comment = item[\'content\'] # 评论内容
            comment_info = str(comment)
            all_comments_list.append(comment_info)
        print(\'第%d页抓取完毕!\' % (i+1))
        #time.sleep(random.choice(range(1,3)))  #爬取过快的话，设置休眠时间，跑慢点，减轻服务器负担
    return all_comments_list

 

5.使用结巴分词过滤停用词并用 wordcloud 生成词云：

#生成词云
def wordcloud(all_comments):
    # 对句子进行分词，加载停用词
    # 打开和保存文件时记得加encoding=\'utf-8\'编码，不然会报错。
    def seg_sentence(sentence):
        sentence_seged = jieba.cut(sentence.strip(), cut_all=False)  # 精确模式
        stopwords = [line.strip() for line in open(\'stopwords.txt\', \'r\', encoding=\'utf-8\').readlines()]  # 这里加载停用词的路径
        outstr = \'\'
        for word in sentence_seged:
            if word not in stopwords:
                if word != \'\\t\':
                    outstr += word
                    outstr += " "
        return outstr
    for line in all_comments:
        line_seg = seg_sentence(line)  # 这里的返回值是字符串
        with open(\'outputs.txt\', \'a\', encoding=\'utf-8\') as f:
            f.write(line_seg + \'\\n\')

    data = open(\'outputs.txt\', \'r\', encoding=\'utf-8\').read()
    my_wordcloud = WordCloud(
        background_color=\'white\',  #设置背景颜色
        max_words=200,  #设置最大实现的字数
        font_path=r\'SimHei.ttf\',  #设置字体格式，如不设置显示不了中文
    ).generate(data)
    plt.figure()
    plt.imshow(my_wordcloud)
    plt.axis(\'off\')
    plt.show()  # 展示词云

注意编码格式为 \'utf-8\' 。

 

6.定义主函数并设置函数出口：

def main():
    start_time = time.time()  # 开始时间
    url = "https://music.163.com/weapi/v1/resource/comments/R_SO_4_28793052?csrf_token="  # 替换为你想下载的歌曲R_SO的链接
    all_comments = get_all_comments(url, page=2000)  # 需要爬取的页面数
    wordcloud(all_comments)
    end_time = time.time()  # 结束时间
    print(\'程序耗时%f秒.\' % (end_time - start_time))

if __name__ == \'__main__\':
    main()

 

 

运行过程如下（个人爬取了《我以为》的前2000页的评论）：

 

生成词云：

 

完整代码已上传至 github：https://github.com/weixuqin/PythonProjects/tree/master/wangyiyun